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GPT Image 1 MCP

by CLOUDWERX-DEV
npmGitHub
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MIT License
323
1
  • Linux
  • Apple
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Integrations

  • Uses curl commands for proper MIME handling when working with image files, especially for the image editing functionality.

  • Runs as a Node.js application, with the MCP server requiring Node.js v14+ to function properly.

  • Available as an npm package that can be installed globally or run directly with npx, making it easy to integrate with various MCP clients.

🚀 빠른 시작

지엑스피1

📋 필수 조건

🔑 환경 변수

💻 NPX를 사용한 예시 사용

# Set your OpenAI API key export OPENAI_API_KEY=sk-your-openai-api-key # Optional: Set custom output directory export GPT_IMAGE_OUTPUT_DIR=/home/username/Pictures/ai-generated-images # Run the server with NPX npx -y @cloudwerxlab/gpt-image-1-mcp
# Set your OpenAI API key $env:OPENAI_API_KEY = "sk-your-openai-api-key" # Optional: Set custom output directory $env:GPT_IMAGE_OUTPUT_DIR = "C:\Users\username\Pictures\ai-generated-images" # Run the server with NPX npx -y @cloudwerxlab/gpt-image-1-mcp
:: Set your OpenAI API key set OPENAI_API_KEY=sk-your-openai-api-key :: Optional: Set custom output directory set GPT_IMAGE_OUTPUT_DIR=C:\Users\username\Pictures\ai-generated-images :: Run the server with NPX npx -y @cloudwerxlab/gpt-image-1-mcp

🔌 MCP 클라이언트와의 통합

🛠️ MCP 클라이언트 설정

{ "mcpServers": { "gpt-image-1": { "command": "npx", "args": [ "-y", "@cloudwerxlab/gpt-image-1-mcp" ], "env": { "OPENAI_API_KEY": "PASTE YOUR OPEN-AI KEY HERE", "GPT_IMAGE_OUTPUT_DIR": "OPTIONAL: PATH TO SAVE GENERATED IMAGES" } } } }
다양한 운영 체제에 대한 구성 예
{ "mcpServers": { "gpt-image-1": { "command": "npx", "args": ["-y", "@cloudwerxlab/gpt-image-1-mcp"], "env": { "OPENAI_API_KEY": "sk-your-openai-api-key", "GPT_IMAGE_OUTPUT_DIR": "C:\\Users\\username\\Pictures\\ai-generated-images" } } } }
{ "mcpServers": { "gpt-image-1": { "command": "npx", "args": ["-y", "@cloudwerxlab/gpt-image-1-mcp"], "env": { "OPENAI_API_KEY": "sk-your-openai-api-key", "GPT_IMAGE_OUTPUT_DIR": "/home/username/Pictures/ai-generated-images" } } } }

참고 : Windows 경로의 경우 JSON에서 백슬래시 문자를 이스케이프하려면 이중 백슬래시( \\ )를 사용하세요. Linux/macOS의 경우 슬래시( / )를 사용하세요.

✨ 특징

💡 향상된 기능

🔄 작동 원리

📁 출력 디렉토리 동작

설치 및 사용

NPM 패키지

이 패키지는 npm에서 사용할 수 있습니다: @cloudwerxlab/gpt-image-1-mcp

전역적으로 설치할 수 있습니다:

npm install -g @cloudwerxlab/gpt-image-1-mcp

또는 빠른 시작 섹션에 표시된 대로 npx로 직접 실행합니다.

도구: create_image

텍스트 프롬프트를 기반으로 새로운 이미지를 생성합니다.

매개변수
매개변수유형필수의설명
prompt끈예생성할 이미지의 텍스트 설명(최대 32,000자)
size끈아니요이미지 크기: "1024x1024"(기본값), "1536x1024" 또는 "1024x1536"
quality끈아니요이미지 품질: "높음"(기본값), "중간" 또는 "낮음"
n정수아니요생성할 이미지 수(1-10, 기본값: 1)
background끈아니요배경 스타일: "투명", "불투명" 또는 "자동"(기본값)
output_format끈아니요출력 형식: "png"(기본값), "jpeg" 또는 "webp"
output_compression정수아니요압축 수준(0-100, 기본값: 0)
user끈아니요OpenAI 사용 추적을 위한 사용자 식별자
moderation끈아니요조정 수준: "낮음" 또는 "자동"(기본값)
예
<use_mcp_tool> <server_name>gpt-image-1</server_name> <tool_name>create_image</tool_name> <arguments> { "prompt": "A futuristic city skyline at sunset, digital art", "size": "1024x1024", "quality": "high", "n": 1, "background": "auto" } </arguments> </use_mcp_tool>
응답

도구는 다음을 반환합니다.

  • 생성된 이미지에 대한 세부 정보가 포함된 서식이 지정된 텍스트 메시지
  • 이미지는 base64로 인코딩된 데이터입니다.
  • 토큰 사용 및 파일 경로를 포함한 메타데이터

도구: create_image_edit

텍스트 프롬프트와 선택적 마스크를 기반으로 기존 이미지를 편집합니다.

매개변수
매개변수유형필수의설명
image문자열, 객체 또는 배열예편집할 이미지(base64 문자열 또는 파일 경로 객체)
prompt끈예원하는 편집 내용에 대한 텍스트 설명(최대 32,000자)
mask문자열 또는 객체아니요편집할 영역을 정의하는 마스크(base64 문자열 또는 파일 경로 객체)
size끈아니요이미지 크기: "1024x1024"(기본값), "1536x1024" 또는 "1024x1536"
quality끈아니요이미지 품질: "높음"(기본값), "중간" 또는 "낮음"
n정수아니요생성할 이미지 수(1-10, 기본값: 1)
background끈아니요배경 스타일: "투명", "불투명" 또는 "자동"(기본값)
user끈아니요OpenAI 사용 추적을 위한 사용자 식별자
Base64로 인코딩된 이미지의 예
<use_mcp_tool> <server_name>gpt-image-1</server_name> <tool_name>create_image_edit</tool_name> <arguments> { "image": "BASE64_ENCODED_IMAGE_STRING", "prompt": "Add a small robot in the corner", "mask": "BASE64_ENCODED_MASK_STRING", "quality": "high" } </arguments> </use_mcp_tool>
파일 경로가 있는 예
<use_mcp_tool> <server_name>gpt-image-1</server_name> <tool_name>create_image_edit</tool_name> <arguments> { "image": { "filePath": "C:/path/to/your/image.png" }, "prompt": "Add a small robot in the corner", "mask": { "filePath": "C:/path/to/your/mask.png" }, "quality": "high" } </arguments> </use_mcp_tool>
응답

도구는 다음을 반환합니다.

  • 편집된 이미지에 대한 세부 정보가 포함된 서식이 지정된 텍스트 메시지
  • 편집된 이미지는 base64로 인코딩된 데이터입니다.
  • 토큰 사용 및 파일 경로를 포함한 메타데이터

🔧 문제 해결

🚨 일반적인 문제

🔍 오류 처리 및 보고

MCP 서버에는 오류 발생 시 자세한 정보를 제공하는 포괄적인 오류 처리 기능이 포함되어 있습니다. 오류 발생 시:

  1. 오류 형식 : 모든 오류는 다음과 같이 반환됩니다.
    • 무엇이 잘못되었는지 설명하는 명확한 오류 메시지
    • 특정 오류 코드 또는 유형
    • 오류에 대한 추가 컨텍스트가 있는 경우
  2. AI 어시스턴트 동작 : 이 MCP 서버를 AI 어시스턴트와 함께 사용할 때:
    • AI는 항상 문제 해결에 도움이 되도록 전체 오류 메시지를 보고합니다.
    • AI는 오류의 원인을 일반 언어로 설명합니다.
    • AI는 문제를 해결하기 위한 구체적인 단계를 제안합니다.

📄 라이센스

🙏 감사의 말

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A
security – no known vulnerabilities
A
license - permissive license
A
quality - confirmed to work

Tools

OpenAI의 gpt-image-1 모델을 사용하여 이미지를 생성하고 편집할 수 있는 모델 컨텍스트 프로토콜 서버로, AI 어시스턴트가 텍스트 프롬프트에서 이미지를 만들고 수정할 수 있습니다.

  1. 📋 필수 조건
    1. 🔑 환경 변수
      1. 💻 NPX를 사용한 예시 사용
        1. 🔌 MCP 클라이언트와의 통합
          1. 🛠️ MCP 클라이언트 설정
        2. ✨ 특징
          1. 💡 향상된 기능
        3. 🔄 작동 원리
          1. 📁 출력 디렉토리 동작
        4. 설치 및 사용
          1. NPM 패키지
          2. 도구: create_image
          3. 도구: create_image_edit
        5. 🔧 문제 해결
          1. 🚨 일반적인 문제
          2. 🔍 오류 처리 및 보고
        6. 📄 라이센스
          1. 🙏 감사의 말

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